Titlebook: Communications and Networking; 16th EAI Internation Honghao Gao,Jun Wun,Jun Yu Conference proceedings 2022 ICST Institute for Computer Scie

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-23 19:54:47

Distributed Deep Reinforcement Learning Based Mode Selection and Resource Allocation for VR Transmis greatly renovate the way people communicate. However, the challenges of VR service transmission to provide high quality of experience (QoE) and a huge data rate remain unsolved. In this paper, we formulate an optimization of the mode selection and resource allocation to maximize the QoE of VR users

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-23 23:24:00

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-24 05:20:53

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-24 06:36:50

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-24 13:45:57

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-24 17:50:23

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-24 20:31:38

只看該作者 · 發(fā)表于 2025-3-25 00:45:18

		自動登錄	找回密碼
密碼			To register

關(guān)于派博傳思			派博傳思旗下網(wǎng)站			友情鏈接
派博傳思介紹	公司地理位置	論文服務(wù)流程	影響因子官網(wǎng)	吾愛論文網(wǎng)	大講堂	北京大學(xué)	Oxford Uni.	Harvard Uni.
發(fā)展歷史沿革	期刊點(diǎn)評	投稿經(jīng)驗(yàn)總結(jié)	SCIENCEGARD	IMPACTFACTOR	派博系數(shù)	清華大學(xué)	Yale Uni.	Stanford Uni.
\|Archiver\|手機(jī)版\|小黑屋\| 派博傳思國際 ( 京公網(wǎng)安備110108008328) GMT+8, 2025-10-12 10:28
Copyright © 2001-2015 派博傳思京公網(wǎng)安備110108008328 版權(quán)所有 All rights reserved